濮实

助理教授

教育背景

博士(弗吉尼亚大学)

学士(北京大学)

研究领域
分布式优化,机器学习,网络科学
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pushi@cuhk.edu.cn
个人简介

濮实教授现任香港中文大学(深圳)数据科学学院助理教授一职。在此之前, 他是波士顿大学系统工程系的博士后研究员。他于2012年获得北京大学工程力学学士学位, 并于2016年获得弗吉尼亚大学系统工程博士学位。在2016年至2017年, 他在佛罗里达大学担任博士后研究员, 并于2017年至2018年在亚利桑那州立大学任博士后研究员。他的主要研究领域为网络化系统中的分布式优化、控制和机器学习。他在Mathematical Programming、IEEE Transactions on Automatic Control、Operations Research等运筹优化和控制领域的顶级期刊发表多篇论文。

学术著作

Preprints

1. S. Pu, A. Olshevsky and I.C. Paschalidis, A Sharp Estimate on the Transient Time of Distributed Stochastic Gradient Descent, SIAM Journal on Optimization, submitted.

Journal Papers

1. S. Pu and A. Nedich. Distributed Stochastic Gradient Tracking Methods. Mathematical Programming, accepted.

2. S. Pu, A. Olshevsky and I.C. Paschalidis, Asymptotic Network Independence In Distributed Stochastic Optimization for Machine Learning, IEEE Signal Processing Magazine, accepted.

3. S. Pu, W. Shi*, J. Xu and A. Nedich. Push-Pull Gradient Methods for Distributed Optimization in Networks. IEEE Transactions on Automatic Control, 2020.

4. S. Pu, J.J. Escudero-Garzas, A. Garcia and S. Shahrampour. An Online Mechanism for Resource Allocation in Networks. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2020.

5. S. Pu and A. Garcia. Swarming for Faster Convergence in Stochastic Optimization. SIAM Journal on Control and Optimization, 56(4):2997-3020, 2018.

6. S. Pu and A. Garcia. A Flocking-based Approach for Distributed Stochastic Optimization. Operations Research, 66(1):267-281, 2018.

7. S. Pu, A. Garcia and Z. Lin. Noise Reduction by Swarming in Social Foraging. IEEE Transactions on Automatic Control, 61(12):4007-4013, 2016.

Conference Proceedings

1. S. Pu and A. Nedich. A Distributed Stochastic Gradient Tracking Method. 2018 IEEE 57th Conference on Decision and Control (CDC). [arxiv]

2. S. Pu, W. Shi, J. Xu and A. Nedich. A Push-Pull Gradient Method for Distributed Optimization in Networks. 2018 IEEE 57th Conference on Decision and Control (CDC). [arxiv]

(*co-first author)